中科院微電子所在圖網絡存內計算方面獲重要進展
深度學習技術作為AI的重要引擎，近年來受到廣泛關注和飛速發展。圖神經網絡（Graph Neural Network）是一種較新的深度學習技術，可用于處理更復雜的非結構化數據，廣泛應用于社交網絡、電子購物、藥物預測、人機交互等應用場景。隨著數據量的急速膨脹，傳統CMOS數字硬件系統中運行圖神經網絡的效率急待提升，圖神經網絡的訓練過程日趨復雜使得訓練能耗居高不下。基于阻變憶阻器（RRAM）的存內計算技術雖可顯著緩解傳統數字硬件系統中的馮·諾依曼瓶頸、進一步提升計算效率，但仍受到高擦寫功耗、延時及一定的編程阻值隨機性等器件非理想特性的限制。 針對上述問題，微電子所微電子器件與集成技術重點實驗室劉明院士團隊尚大山研究員與香港大學電子工程系王中銳博士合作，開發了一種利用儲池計算（Reservoir Computing）技術實現圖結構化數據分類的技術——回聲狀態圖網絡（ESGNN）。儲池計算是循環神經網絡的一種簡化形式，能夠......閱讀全文
中科院微電子所在圖網絡存內計算方面獲重要進展
深度學習技術作為AI的重要引擎，近年來受到廣泛關注和飛速發展。圖神經網絡（Graph Neural Network）是一種較新的深度學習技術，可用于處理更復雜的非結構化數據，廣泛應用于社交網絡、電子購物、藥物預測、人機交互等應用場景。隨著數據量的急速膨脹，傳統CMOS數字硬件系統中運行圖神經網絡的效
山西大學研究團隊創新圖神經網絡模型
6月3日，記者從山西大學獲悉，該校智能信息處理研究所團隊日前在圖神經網絡研究方面取得重要進展。相關成果發表于人工智能領域國際期刊《IEEE模式分析與機器智能學報》。多種自監督約束的多通道解耦圖神經網絡模型。山西大學供圖圖神經網絡（GNN）是當前圖結構數據處理的核心技術，廣泛應用于社交網絡分析、生物信
新型光芯片可執行深度神經網絡關鍵計算
科技日報北京12月2日電（記者張佳欣）2日發表在《自然·光子學》雜志上的論文稱，美國麻省理工學院科學家開發出一種全集成光芯片。它能以光學方式執行深度神經網絡所需的所有關鍵計算，為制造能實時學習的高速處理器打開了大門。這種新型光芯片能夠在不到半納秒的時間內，完成機器學習分類任務的關鍵計算，性能與傳統硬
助力開發超快人工神經網絡存算一體系統
中國科學技術大學李曉光團隊基于鐵電隧道結量子隧穿效應，實現了具有亞納秒信息寫入速度的超快原型存儲器，并可用于構建存算一體人工神經網絡，該成果近日在線發表于《自然—通訊》。 在大數據時代，海量數據的低能耗、快速存儲處理是突破和完善未來人工智能、物聯網等技術發展的關鍵之一。為此，迫切需求一種既能匹
宇宙神經網絡：高度相似的神經網絡與宇宙星系
一項最新的研究表明人類大腦神經元網絡和宇宙的星系網絡之間存在驚人的結構相似性！這項研究結果由意大利天體物理學家Franco Vazza和神經外科醫生Alberto Feletti以題為“The Quantitative Comparison Between the Neuronal Netwo
宇宙神經網絡：高度相似的神經網絡與宇宙星系
作者：羅輯科學??????一項最新的研究表明人類大腦神經元網絡和宇宙的星系網絡之間存在驚人的結構相似性！這項研究結果由意大利天體物理學家Franco?Vazza和神經外科醫生Alberto?Feletti以題為“The?Quantitative?Comparison?Between?the?Neur
神經網絡計算模型－重建讓人可以聽懂的單詞和語句
對于大多數不能說話的人，“意念”隱藏在他們的大腦中，沒有人能直接破譯這些信號。三人研究小組，加州大學舊金山研究所的Gopala K. Anumanchipalli、Josh Chartier和加州大學伯克利分校的Edward F. Chang利用手術植入大腦電極獲得的數據，將其轉化成為了計算機生
新神經網絡使計算機像人一樣推理
你打算購買的新房附近有幾個公園？某餐廳最好的配餐酒是什么？回答這些日常問題需要進行關系推理，但人工智能（AI）很難掌握這種思維方式。據美國《科學》雜志官網14日消息，谷歌“深度思維”（DeepMind）團隊日前研發出一種簡單的算法，不僅能解決此類推理問題，而且在復雜的圖像理解測試中能超過人類。
新方法可提高圖神經網絡處理數據的準確率
山西大學智能信息處理研究所團隊在圖神經網絡研究方面取得重要進展，相關成果5月23日發表于人工智能領域國際期刊《IEEE模式分析與機器智能學報》（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，TPAMI）。論文第一作者
大腦發育的神經網絡建模
本周《自然》發表的兩篇研究Assembly of functionally integrated human forebrain spheroids和Cell diversity and network dynamics in photosensitive human brain organoi
存內計算，未來智能技術發展必經之路
存內計算由于突破傳統馮·諾依曼架構瓶頸，實現了存儲單元與邏輯單元的融合，成為實現智能計算的主要技術路線之一，受到業界龍頭大廠的高度重視。在近日召開的國際固態半導體電路會議（ISSCC）上，SK海力士發表了基于GDDR接口的DRAM存內計算，臺積電共發表（或合作發表）6篇有關存內計算存儲器IP的論文。
DeepMind開發用于量子化學計算的神經網絡變分蒙特卡羅
近百年前，狄拉克提出正電子概念，如今在醫學物理、天體物理及材料科學等多個領域都具有技術相關性。然而，正電子-分子復合物基態性質的量子化學計算具有挑戰性。 在此，DeepMind 和倫敦帝國理工學院的研究人員，使用最近開發的費米子神經網絡 (FermiNet) 波函數來解決這個問題，該波函數不依
RNA探針實時監測神經網絡活動
過去十年，神經生物學家的注意力一直集中在神經網絡功能研究，而非單個神經細胞。但是大腦的關鍵功能（信息處理、儲存和傳輸）都需要在單細胞水平執行。 很長一段時間，神經網絡研究工作者面臨一些方法上的困難，旨在研究單個神經元電活動和代謝活動的傳統方法無法提供神經網絡結構或功能信息。常用的方法，如ELI
神經網絡創造可行性芯片
英國《自然》雜志9日發表一項人工智能突破性成就，美國科學家團隊報告機器學習工具已可以極大地加速計算機芯片設計。研究顯示，該方法能給出可行的芯片設計，且芯片性能不亞于人類工程師的設計，而整個設計過程只要幾個小時，而不是幾個月，這為今后的每一代計算機芯片設計節省數千小時的人力。這種方法已經被谷歌用來
新型神經網絡顯著提升識圖能力
希臘研究和技術基金會科學家受生物神經元啟發，開發出一種融入樹突特征的新型人工神經網絡。與傳統人工神經網絡相比，新網絡在參數更少、能耗更低的情況下，實現了圖像識別性能的顯著提升，為打造更緊湊、更節能的人工智能（AI）系統奠定了基礎。相關論文發表于新一期《自然·通訊》雜志。當前的AI系統“體型”龐大，參
集成元件技術可用于人工神經網絡
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/1/516581.shtm
神經網絡與機體代謝之間的關系
大腦神經系統與機體代謝之間存在千絲萬縷的聯系。神經元傳遞的信號能夠調控機體的各類代謝活動的強度，而代謝特征的改變也會影響神經系統的發育以及神經信號的傳遞。針對這一領域相關的最新研究成果，進行簡要的盤點，希望讀者朋友們能夠喜歡。 1. Science：鑒定出暴食神經元 doi:10.1126/
深度神經網絡靜態代碼分析研究
近日，中國科學院軟件研究所智能軟件研究中心研究員武延軍、吳敬征課題組在基于深度神經網絡的靜態代碼分析研究中取得進展。課題組提出了基于多類型和多粒度的語義代碼表示學習模型——MultiCode，解決了工業場景中涉及多需求的開發任務時面臨的開發開銷大、模型集成困難、可擴展性受限等問題，實現了在多需求
最強大腦皮層神經網絡重建－揭哺乳動物最大神經線路圖
據國外媒體報道，我們經常會出現大腦迷糊的狀態，或多或少地存在一些幻覺，最常見的情況就是我們會形容自己“一頭霧水”，這種現象有一個科學的名字，叫做“腦霧”（Brain fog），它是大腦難以形成清晰思維和記憶的現象，就像是大腦里籠罩著一層朦朧的迷霧。目前科學家正在積極探索“腦霧”是如何形成的，是人
全線性的電流誘導多態自旋軌道耦合磁性存儲器件研究
近期，中國科學院微電子研究所集成電路先導工藝研發中心研究員羅軍課題組與中科院半導體研究所研究員王開友課題組合作，研制出全線性的電流誘導多態自旋軌道耦合（SOT）磁性存儲器件，并實現了低能耗、可編輯的突觸功能，為基于SOT-MRAM的低功耗存算一體邏輯和神經形態計算提供了一種新方法。 存算一體及
胖不胖：看人工神經網絡怎么“稱”
肥胖是世界衛生組織確定的十大慢性疾病之一，而中國的肥胖現狀更為嚴峻。世界衛生組織的最新報告顯示，在我國現有近9000萬肥胖者，這一數字已超越美國居世界首位。肥胖常與心血管、高血脂、糖尿病等疾病相伴，更增加了對人體健康的威脅。然而，怎樣才算肥胖，如何對肥胖進行更確切的評估呢？2016年第3期《前沿
新構建！深度脈沖神經網絡學習框架“驚蜇”
中國科學院自動化所李國齊研究員和北京大學計算機學院田永鴻教授團隊合作構建出深度脈沖神經網絡學習框架“驚蜇”。它可以提供全棧式的脈沖深度學習解決方案，能夠處理神經形態數據、構建深度脈沖神經網絡、部署神經形態芯片。相關研究成果在線發表于《科學進展》雜志。圖片來源：中國科學院自動化所脈沖神經網絡被譽為第三
俄羅斯正在研發人工神經網絡系統
俄羅斯國家研究型大學“下諾夫哥羅德國立大學”正在研發自適應性神經接口，該接口由大腦接口神經網絡和基于憶阻器的電子神經形態系統組成。此項研究工作為人類在活體生物組織與類生物神經網絡兼容方面的首次科學嘗試。 “下諾夫哥羅德國立大學”所實施的方案為研發自適應性神經接口，其一端為活體組織，而另一端為
科學家用神經網絡精細刻畫蛋白結構
近日，一項題為《利用自適應強化動力學對高維自由能面進行高效采樣》的研究登上《自然-計算科學》。該研究使用了超過100個集合變量加速采樣進程——此前的采樣方法從未處理過如此高維的集合變量，使得科學家們得以在神經網絡加持下，對蛋白結構的“精雕細琢”再進一步。 該文章作者目前均在深勢科技團隊，該團隊
神經網絡打開理解電子相互作用新窗口
據9日《科學》雜志發表的一篇論文，著名的人工智能企業“深度思維”的新研究表明，神經網絡可用于構建比以前更準確的電子密度和相互作用圖。該研究有助于科學家更好地理解將分子結合在一起的電子之間的相互作用，還顯示了深度學習在量子力學水平上準確模擬物質的前景，使研究人員能夠改進計算機設計，在納米級水平探索
神經網絡打開理解電子相互作用新窗口
據9日《科學》雜志發表的一篇論文，著名的人工智能企業“深度思維”的新研究表明，神經網絡可用于構建比以前更準確的電子密度和相互作用圖。該研究有助于科學家更好地理解將分子結合在一起的電子之間的相互作用，還顯示了深度學習在量子力學水平上準確模擬物質的前景，使研究人員能夠改進計算機設計，在納米級水平探索
可用于AI的大型類腦神經網絡實現
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/5/500296.shtm 科技日報北京5月9日電?（記者張夢然）在《自然·機器智能》雜志上發表的一項新研究中，荷蘭國家數學與計算機科學研究所（CWI）科學家展示了類腦神經元如何與新穎的學習方法相結合，能夠
人工智能神經網絡創建虛擬動物模型
研究人員使用真實大鼠的運動數據創造的“虛擬大鼠”。圖片來源：谷歌深度思維科技日報北京6月18日電?（記者張夢然）為探索大腦如何控制運動的奧秘，美國哈佛大學與谷歌深度思維實驗室的科學家合作，創造出一個“虛擬大鼠”——生物力學上逼真的大鼠數字模型。這個“大鼠”有一個人造大腦，可像真正的嚙齒動物一樣四處走
人工智能神經網絡創建虛擬動物模型
為探索大腦如何控制運動的奧秘，美國哈佛大學與谷歌深度思維實驗室的科學家合作，創造出一個“虛擬大鼠”——生物力學上逼真的大鼠數字模型。這個“大鼠”有一個人造大腦，可像真正的嚙齒動物一樣四處走動。該成果代表了一種人類研究大腦如何運作的新方法。相關論文發表在最新一期《自然》雜志上。 人類和動物的運動
神經網絡工具可提前預警海洋神秘巨浪
科技日報北京7月18日電（記者張夢然）《科學報告》18日發表的一項研究介紹了一種神經網絡工具，能最多提前5分鐘預測海上異常巨大的神秘海洋波浪——“瘋狗浪”的產生。這種海浪此前被認為是“不可預測”的。該工具能用于為船舶和近海平臺提供預警，讓在這些場所工作的人員能夠尋求庇護、執行緊急停機，或采取機動措施